民大新闻网讯  近日，我校电子信息专业学位类别2023级硕士研究生胡露飘同学以第一作者身份完成的学术论文“Breaking Alignment Barriers: TPS-Driven Semantic Correlation Learning for Alignment-Free RGB-T Salient Object Detection”，被人工智能领域CCFA顶级会议AAAI（AAAI Conference on Artificial Intelligence）录用，指导教师为信息与通信工程学院王法胜教授。

RGB-T显著物体检测需通过RGB和热成像模态精准定位分割图像中最显著物体，现有方法依赖人工对齐和标注数据集，在处理原始未对齐图像时，易受跨模态差异影响导致性能下降，难以适配现实场景需求。针对这一技术痛点，在王法胜教授数据智能团队的带领下，胡露飘同学创新性提出薄板样条驱动语义相关学习网络（TPS-SCL）。该网络采用双流MobileViT编码器结合Mamba扫描机制，在低参数量（12.84M）和低计算开销（12.34G浮点运算量）下高效建模双模态关联性，通过语义相关约束、薄板样条对齐、跨模态相关三大模块，全方位提升检测性能，经多类数据集验证，其在轻量级方法中达到当前最先进水平，性能优于当前主流方法，相关代码已开源。（https://github.com/HTUTU2/TPS-SCL）

AAAI作为中国计算机学会推荐的A类国际会议，是人工智能领域历史最悠久、影响力极高的顶级学术会议。本届会议收到有效投稿23680篇，录用4176篇，录用率仅17.6%。

一直以来，信息与通信工程学院始终坚持科研创新与人才培养深度融合，系统推进有组织科研，在研究生培养中既深耕学术前沿，又注重科研育人实效，推动学术突破与人才培养同频共振。今后，学院将厚植人才培养根基，持续推动学科团队深化人工智能与视觉计算领域关键问题探索，不断激发创新潜能，助力学校研究生教育高质量发展。